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J-GLOBAL ID：201802235015546620   整理番号：18A1873581

文脈依存性CTイメージングに向けて-単一(SECT)および二重エネルギー計算機トモグラフィー(DECT)のための器官特異的画像形成【JST・京大機械翻訳】

Towards context-sensitive CT imaging - organ-specific image formation for single (SECT) and dual energy computed tomography (DECT)

著者 (14件)： Dorn Sabrina (German Cancer Research Center (DKFZ), Im Neuenheimer Feld 280, 69120, Heidelberg, Germany) ,  Dorn Sabrina (Medical Faculty, Ruprecht-Karls-University Heidelberg, Im Neuenheimer Feld 672, 69120, Heidelberg, Germany) ,  Chen Shuqing (Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nuernberg, Martenstrasse 3, 91058, Erlangen, Germany) ,  Sawall Stefan (German Cancer Research Center (DKFZ), Im Neuenheimer Feld 280, 69120, Heidelberg, Germany) ,  Sawall Stefan (Medical Faculty, Ruprecht-Karls-University Heidelberg, Im Neuenheimer Feld 672, 69120, Heidelberg, Germany) ,  Maier Joscha (German Cancer Research Center (DKFZ), Im Neuenheimer Feld 280, 69120, Heidelberg, Germany) ,  Maier Joscha (Department of Physics and Astronomy, Ruprecht-Karls-University, Im Neuenheimer Feld 226, 69120, Heidelberg, Germany) ,  Knaup Michael (German Cancer Research Center (DKFZ), Im Neuenheimer Feld 280, 69120, Heidelberg, Germany) ,  Uhrig Monika (German Cancer Research Center (DKFZ), Im Neuenheimer Feld 280, 69120, Heidelberg, Germany) ,  Schlemmer Heinz-Peter (German Cancer Research Center (DKFZ), Im Neuenheimer Feld 280, 69120, Heidelberg, Germany) ,  Maier Andreas (Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nuernberg, Martenstrasse 3, 91058, Erlangen, Germany) ,  Lell Michael (Department of Radiology and Nuclear Medicine, Klinikum Nuernberg, Paracelsus Medical University, Prof.-Ernst-Nathan-Strasse 1, 90419, Nuernberg, Germany) ,  Kachelriess Marc (German Cancer Research Center (DKFZ), Im Neuenheimer Feld 280, 69120, Heidelberg, Germany) ,  Kachelriess Marc (Medical Faculty, Ruprecht-Karls-University Heidelberg, Im Neuenheimer Feld 672, 69120, Heidelberg, Germany)
資料名： Medical Physics  (Medical Physics)
巻： 45  号： 10  ページ： 4541-4557  発行年： 2018年 
JST資料番号： A1258A  ISSN： 0094-2405  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:本研究の目的は,以前の解剖学的情報を利用することにより,異なる再構成,表示設定および器官依存性スペクトル評価法から出現する相互排他的CT画像特性を組み合わせた放射線科医のワークフローを容易にする新しいパラダイムを確立することである。【方法】CTデータセットをセグメント化し,異なる臓器に分類した。例えば,肝臓,左および右腎臓,脾臓,大動脈,および左右肺,および組織型骨,脂肪,軟部組織,および血管を,2つの連続した3D U-ネットから成るカスケード三次元完全畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて分類した。二成分器官および組織マスクは,各解剖学的領域における個々の器官特異的パラメータ設定を可能にするために使用される組織関連重みづけ係数に変換される。事前知識を利用して,優先ベース空間分解能(CSR),ディスプレイ(CSD),および二重エネルギー評価(CSDE)から成る文脈敏感(CS)CTイメージングの新しいパラダイムを開発した。CSRは望ましい画像特性を局所的に強調する。ボクセルベースでは,臓器,組織型,臨床適応に最も適した再建が自動的に選択される。さらに,より優れた画像可視化を提供することを目的とした,器官特有のウインドウとディスプレイ法を紹介した。CSDE分析により,複数の臓器を同時に評価し,適切な器官特異的DEオーバレイを示すことができる。アルゴリズムの患者特異的キャリブレーションに必要なROIsは,対応する解剖学的構造に自動的に配置される。DE応用を選択し,以前の知識に基づいて特定の器官に適用した。このアプローチは,二元CTシステムで得られた患者データを用いて評価される。最終的なCS画像は,異なるパラメータ設定の指示特異的利点を同時にリンクし,組織関連の望ましい画像特性を組み合わせた画像をもたらす。結果:従来の再構成画像との比較により,高減衰物体と空気中での空間分解能の改善を明らかにし,一方,複合画像は軟部組織内の低雑音レベルを維持することを明らかにした。さらに,組織関連重みづけ係数は,様々な設定を1つの新しい画像表示に組み合わせることを可能にする。以前の解剖学的情報を用いてDEデータのスペクトル解析を自動化し,標準化することができる。各組織型は,同時に対応するDE適用で評価される。結論:本研究はCSイメージングの概念証明を提供する。放射線科医は提示された方法を認識しておらず,ツールは日常の臨床診療においてまだ実施されていないので,大規模コホートにおける包括的臨床評価は将来の研究の話題となる可能性がある。それにもかかわらず,提示した方法は,臨床ルーチンにおけるワークフローを容易にする可能性があり,偶発的な所見に対する感度を改善することにより,診断精度を改善する可能性がある。それは,CTにおけるますます複雑な情報の提示に向けての潜在的なステップであり,複数のCT再構成を扱うことがもはや必要でないので,放射線科医のワークフローを有意に改善することに向かっている。この方法は,多重エネルギーデータと他のモダリティにも容易に一般化できる。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 患者 ,  *計算機トモグラフィー ,  *画像 ,  三次元 ,  自動化 ,  解剖学 ,  アルゴリズム ,  可視化 ,  重みづけ ,  *画像処理 ,  空間分解能 ,  再構成 ,  セグメンテーション ,  表示装置
準シソーラス用語： *器官 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： CT ,  CNNセグメンテーション ,  二重エネルギー ,  画像ディスプレイ ,  画像形成

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (8件)： 文脈依存性 ,  CT ,  イメージング ,  エネルギー ,  計算機トモグラフィー ,  DECT ,  器官 ,  画像形成